龙俊杰的读书笔记
龙俊杰的读书笔记

CUDA编程1--GPU内存模型

GPU架构

CUDA编程1--GPU内存模型_第1张图片

GPU内存类型及生命周期

GPU内存类型及生命周期

  • Local memory: 每个线程都有自己的私有本地内存及寄存器
  • Shared memory：可以被线程块中所有线程共享，周期与线程块一致；
  • Global memory：所有的线程都可以访问。平时所说的 “显存”，相对来说，速度最慢
  • Constant memory常量内存和texture memory纹理内存：只读内存块。所有线程均可访问。对于一个应用来说，全局内存、常量内存和纹理内存具有相同的生命周期。
  • L1 cache、L2 cache：每个MP有L1、L2 cache，MP 通过L2与global memory连接
    CUDA编程1--GPU内存模型_第2张图片

可编程内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第3张图片

寄存器

CUDA编程1--GPU内存模型_第4张图片

本地内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第5张图片
2.0 指GPU的计算能力

共享内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第6张图片
Q: MDC的访存操作可否并行？(一个AIcore核内)

CUDA编程1--GPU内存模型_第7张图片

共享内存访问冲突

CUDA编程1--GPU内存模型_第8张图片

CUDA编程1--GPU内存模型_第9张图片
warp: 一个block中有若干个thread，每warpsize个thread称为一个warp [见 GPU的线程模型]

CUDA编程1--GPU内存模型_第10张图片
线程访问banks示意图，左图及右图1 均为无访问冲突
右图2 存在3 4 6 7 9线程同时访问一个bank，因此硬件会将请求分成5个没有冲突的访问序列。

常量内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第11张图片

纹理内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第12张图片

全局内存

CUDA编程1--GPU内存模型_第13张图片

全局内存对齐访问

CUDA编程1--GPU内存模型_第14张图片

GPU缓存

CUDA编程1--GPU内存模型_第15张图片

你可能感兴趣的:(GPU,CUDA,并行计算)

  • 【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++） l939035548 JS算法数据结构c++
    题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU不空闲情况下，最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数，取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度，取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组，数字范围
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • 2021-06-07 Do What You Are Meant To Do 春生阁
    Don’tgiveupontryingtofindbalanceinyourlife.Sticktoyourpriorities.Rememberwhat’smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • Spark 组件 GraphX、Streaming 叶域 大数据sparkspark大数据分布式
    Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 【大模型】triton inference server idiotyi 大模型自然语言处理语言模型人工智能
    前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。本文主要是使用tritoninferenceserver部署大模型的简单流程示例。目录1.整体流程2.搭建本地仓库3.服务端代码4.启动服务5.客户端调用1.整体流程搭建模型仓库模型配置服务端调用代码docker启动服务客户端调用
  • 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions 待磨的钝刨 pippytorch人工智能
    文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
  • SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda 好好607 pytorchlinux
    参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no，否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda，手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
  • Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版 吴脑的键客 人工智能人工智能
    SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问，
  • 使用vllIm部署大语言模型 添砖JAVA的小墨 机器学习
    使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤：一、准备工作1.系统要求-操作系统：常见的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）或Windows（通过WSL）。-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。二、安装vllm1.创建虚拟环境（推荐）-使用Conda：c
  • vllm在线推理踩坑记 懂点投资的码农 大语言模型ai语言模型python
    最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了，直接上手部署，以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
  • 大模型框架：vLLM m0_37559973 大模型大模型通义千问Qwen
    目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
  • 多版本cuda安装及灵活切换详细教程 Fzc_PCL CUDALinux记录cudalinux
    一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面，和我上边的一样，没有对应的安装包下载按钮，BaseInstaller中只给了两行命令，如果运行第一行命令的话，下载会比较慢，我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开，会自动弹出下载窗
  • Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory 原野寻踪 实践经验cuda
    编译cuda程序时发现下列报错：/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
  • 天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？ 诗者才子酒中仙 物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
    在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
  • Unity3D GPUDriven渲染详解 Thomas_YXQ 开发语言Unity3D架构游戏Unity
    前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上，充分利用现代图形硬件（显卡）的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用：对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
  • 1. 下载安装RKNN的docker镜像 jcfszxc RKNN系列c++Rockchip
    安装好docker：1.Docker的安装进入网盘，下载镜像文件：网盘链接：https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码：rknn下载最新的版本，当前最新版本2.1.0，（[[2024-09-01]]）：下载路径：GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
  • 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflowpytorch人工智能
    【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
  • 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化 PhoenixAI8 AIPython商用视频搜索系统vectordbmilvusrediscache
    目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止，视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的，能够在
  • TensorFlow的基本概念以及使用场景 张柏慈 决策树
    TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
  • RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80% 赋创小助手 服务器深度学习人工智能图像处理自动驾驶
    近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P
  • 深度学习的零碎知识点 csdn_now 深度学习人工智能
    显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?
  • 分布式离线计算—Spark—基础介绍 测试开发abbey 人工智能—大数据
    原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
  • GPU版pytorch安装 普通攻击往后拉 pythontips神经网络基础模型关键点
    由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
  • 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
    背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
  • 入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU 今夕是何年， 视觉算法部署深度学习算法人工智能
    目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成，每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟
  • LLM大模型学习：LLM大模型推理加速 七七Seven～ 学习人工智能transformer深度学习llama
    文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
  • 鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】 移动开发技术栈 鸿蒙开发harmonyos华为openharmony鸿蒙鸿蒙系统VRS引擎
    XEngineKit提供自适应VRS功能，其通过合理分配画面的计算资源，视觉无损降低渲染频次，使不同的渲染图像使用不同的渲染速率，能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口，如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他